蚁群算法在无线传感器网络中的应用

资 源 简 介

蚁群算法在无线传感器网络中的应用

详 情 说 明

蚁群算法作为一种模拟蚁群觅食行为的智能优化算法，在无线传感器网络（WSN）的路径规划和分簇优化中展现出独特优势。其核心思想是通过信息素正反馈机制，动态寻找网络中的高效路径或分簇结构。

在分簇场景中，算法将传感器节点类比为蚂蚁个体，通过模拟信息素累积和挥发过程，优先选择能量充足且通信损耗低的节点作为簇头。具体实现时，每个节点的当选概率与其剩余能量、邻节点密度以及历史信息素浓度相关，从而平衡全网能耗。

能量消耗模型的引入使得算法能规避低电量节点，延长网络生命周期。迭代过程中，适应度函数通常会综合跳数、传输距离和节点负载因子，最终形成能量均衡的分簇拓扑。

相比传统LEACH协议，蚁群算法的自适应特性可减少约20%的冗余数据传输，尤其适用于大规模动态网络环境。未来改进方向可能涉及多信息素矩阵的协同优化，以应对移动传感器网络的拓扑变化挑战。